Diseño de un modelo de análisis de comportamiento estratégico en la economía digital

  1. Martin Valmayor, Miguel Angel
Revista:
Revista Internacional Jurídica y Empresarial: RIJE

ISSN: 2531-0054

Año de publicación: 2019

Título del ejemplar: Sociedad digital

Número: 2

Páginas: 129-138

Tipo: Artículo

DOI: 10.32466/EUFV-R.I.J.E.2019.2.524.129-138 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

Otras publicaciones en: Revista Internacional Jurídica y Empresarial: RIJE

Resumen

El propósito de este estudio es avanzar en el análisis de las decisiones empresariales y en la valoración de su comportamiento, comparando la coherencia de los resultados obtenidos frente a las estrategias planteadas “a priori”. Para ello, se extenderá una técnica de análisis multicriterio de análisis de preferencias a un entorno empresarial, cuyos objetivos serán modelizados matemáticamente bajo un esquema de sostenibilidad en el largo plazo bajo con cinco diferentes criterios (crecimiento, solvencia, creación de valor, dividendo y eficiencia operativa), tratando de encontrar las ponderaciones implícitas de estos objetivos. Este planteamiento se ejemplificará con un caso de aplicación con dos de las principales empresas del ámbito digital y se valorarán los resultados obtenidos a lo largo de los últimos años.

Referencias bibliográficas

  • [1] https://www.mcdmsociety.org/content/publications
  • [2] Koopmans, T.C. (1951). Analysis of Production as an Efficient Combination of Activities, John Wiley and Sons.
  • [3] Kuhn, H. W., Tucker, A. W. (1951). Nonlinear Programming in J. Neyman (ed.) (1951), Proceedings of the Second Berkeley simposium on Mathematical Statistical and Probability. University of California Press - Berkeley.
  • [4] Charnes, A., Cooper W.W. (1961). Management Models and Industrial Applications of Linear Programming, Ed. John Wiley and Sons.
  • [5] Benayoun R., Roy B. and Sussman B. (1966). ELECTRE: Une méthode pour guider le choix en presence de points de vue multiples. Note de travail 49, SEMA-METRA International, Direction Scientifique.
  • [6] Yu, P. L. (1973). Introduction to Domination Structures in Multicriteria Decision Problems in: Cochrane J.L., Zeleny, M. (editores), (1973). Multiple Criteria Decision Making, University of South Carolina Press: 249-261.
  • [7] Zeleny M. (1973). Compromise Programming in: Cochrane, J.L., Zeleny M. (editores) (1973). Compromise Programming in Multiple Criteria Decision Making. University of South Carolina Press: 262-301.
  • [8] Keeney R.L., Raiffa H. (1976). Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs. John Wiley and Sons.
  • [9] Zionts S., Wallenius J. (1983). An interactive multiple objective linear programming method for a class of underlying nonlinear utility functions. Management Science vol. 29: 519-529.
  • [10] Michalowsky W. (1981). The choice of final compromise solution, in: J.N. Morse (Ed.)., Multiple Criteria Linear Programming Problem, Organizations: Multiple Agents with Multiple Criteria. Springer-Verlag: 233–238.
  • [11] Bárdossy A., Bogárdi I. (1983). Network design for the spatial estimation of environmental variables. Applied Mathematics and Computation, vol. 12: 339–365.
  • [12] Hwang CL., Yoon K. (1981) Methods for Multiple Attribute Decision Making. In: Multiple Attribute Decision Making. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, vol 186. Springer, Berlin, Heidelberg.
  • [13] Saaty, T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. McGraw Hill
  • [14] J.P. Brans, Ph. Vincke, B. Mareschal (1986). How to select and how to rank projects: The Promethee method. European Journal of Operational Research. vol. 24 (2): 228-238.
  • [15] André F.J., Romero, C. (2008). Computing compromise solutions: On the connections between compromise programming and composite programming. Applied Mathematics and Computation, vol. 195: 1–10.
  • [16] Bystrzanowska, M., & Tobiszewski, M. (2018). How can analysts use multicriteria decision analysis?. TrAC Trends in Analytical Chemistry.
  • [17] Kvanli A. H. (1980) Financial Planning Using Goal Programming, OMEGA, The International Journal of Management Sciences, vol. 8: 207-218
  • [18] Batson, R. G. (1989) Financial Planning Using Goal Programming. Long Range Planning, vol.22: 112-120.
  • [19] Goedhart M. H., Spronk J (1995). Financial planning with fractional goals. European Journal of Operational Research, vol. 82: 111-124.
  • [20] Maranas D., Androulakis I.P., Floudas C. A., Berger A. J., Mulvey J.M. (1997). Solving long-term financial planning problems via global optimization. Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 21: 1405-1425.
  • [21] Tarrazo M., Gutierrez, L. (2000). Economic expectations, fuzzy sets and financial planning. European Journal of Operational Research, vol. 126: 89-105.
  • [22] Martín, M.A., Cuadrado, M.L., Romero, C (2011). Computing efficient financial strategies: An extended compromise programming approach. Applied Mathematics and Computation. doi:10.1016/j.amc.2011.02.10
  • [23] Martin M. A., Romero M. S., Romero L. (2017), Un modelo de Planificación Financiera Sostenible, a través de un proceso de optimización. Revista Internacional Jurídica y Empresarial vol. 1: 59-73
  • [24] Zopounidis C., Galariotis E., Doumpos M., Sarri S., Andriosopoulos K. (2015). Multiple criteria decision aiding for finance: An updated bibliographic survey. European Journal of Operational Research vol. 247: 339-348
  • [25] Sumpsi J.M., Amador F., Romero C. (1996). On farmers’ objectives: A multi-Criteria approach. European Journal of Operational Research vol. 96: 64-71.
  • [26] Base de datos Thompson Reuters Eikon (2018)